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文檔簡介
1、統(tǒng)計學實踐作業(yè)參數(shù)估計練習題1. 某大學為了解學生每天上網(wǎng)的時間,在全校7500名學生中采取不重復抽樣方法隨機抽取36人,調(diào)查他們每天上網(wǎng)的時間(單位:小時),得到的數(shù)據(jù)見book3.1表。求該校大學生平均上網(wǎng)時間的置信區(qū)間,置信水平分別為90%、95%和99%。 平均3.316666667標準誤差0.268224616中位數(shù)3.25眾數(shù)5.4標準差1.609347694方差2.59峰度-0.887704917偏度0.211008874區(qū)域5.9最小值0.5最大值6.4求和119.4觀測數(shù)36最大(1)6.4最小(1)0.5置信度(90.0%)0.453184918置信區(qū)間2.86348174
2、83.769851585平均3.316666667標準誤差0.268224616中位數(shù)3.25眾數(shù)5.4標準差1.609347694方差2.59峰度-0.887704917偏度0.211008874區(qū)域5.9最小值0.5最大值6.4求和119.4觀測數(shù)36最大(1)6.4最小(1)0.5置信度(95.0%)0.544524915置信區(qū)間2.7721417513.861191582平均3.316666667標準誤差0.268224616中位數(shù)3.25眾數(shù)5.4標準差1.609347694方差2.59峰度-0.887704917偏度0.211008874區(qū)域5.9最小值0.5最大值6.4求和119
3、.4觀測數(shù)36最大(1)6.4最小(1)0.5置信度(99.0%)0.730591706置信區(qū)間2.586074964.0472583732. 某機器生產(chǎn)的袋茶重量(g)的數(shù)據(jù)見book3.2。構(gòu)造其平均重量的置信水平為90%、95%和99%的置信區(qū)間。 平均3.32952381標準誤差0.05272334中位數(shù)3.25眾數(shù)3.2標準差0.241608696方差0.058374762峰度0.413855703偏度0.776971476區(qū)域0.95最小值2.95最大值3.9求和69.92觀測數(shù)21最大(1)3.9最小(1)2.95置信度(90.0%)0.090932905置信區(qū)間3.238590
4、9053.420456714平均3.32952381標準誤差0.05272334中位數(shù)3.25眾數(shù)3.2標準差0.241608696方差0.058374762峰度0.413855703偏度0.776971476區(qū)域0.95最小值2.95最大值3.9求和69.92觀測數(shù)21最大(1)3.9最小(1)2.95置信度(95.0%)0.109978959置信區(qū)間3.219544853.439502769平均3.32952381標準誤差0.05272334中位數(shù)3.25眾數(shù)3.2標準差0.241608696方差0.058374762峰度0.413855703偏度0.776971476區(qū)域0.95最小值2
5、.95最大值3.9求和69.92觀測數(shù)21最大(1)3.9最小(1)2.95置信度(99.0%)0.150015812置信區(qū)間3.1795079973.4795396223. 某機器生產(chǎn)的袋茶重量(g)的數(shù)據(jù)見book3.3。構(gòu)造其平均重量的置信水平為90%、95%和99%的置信區(qū)間。 平均3.29標準誤差0.014798365中位數(shù)3.29眾數(shù)3.3標準差0.087548306方差0.007664706峰度1.781851265偏度0.003904912區(qū)域0.47最小值3.05最大值3.52求和115.15觀測數(shù)35最大(1)3.52最小(1)3.05置信度(90.0%)0.0250229
6、13置信區(qū)間3.2649770873.315022913平均3.29標準誤差0.014798365中位數(shù)3.29眾數(shù)3.3標準差0.087548306方差0.007664706峰度1.781851265偏度0.003904912區(qū)域0.47最小值3.05最大值3.52求和115.15觀測數(shù)35最大(1)3.52最小(1)3.05置信度(95.0%)0.030073895置信區(qū)間3.2599261053.320073895平均3.29標準誤差0.014798365中位數(shù)3.29眾數(shù)3.3標準差0.087548306方差0.007664706峰度1.781851265偏度0.003904912區(qū)域
7、0.47最小值3.05最大值3.52求和115.15觀測數(shù)35最大(1)3.52最小(1)3.05置信度(99.0%)0.040375775置信區(qū)間3.2496242253.330375775資料整理練習題1. 為評價家電行業(yè)售后服務的質(zhì)量,隨機抽取了由100家庭構(gòu)成的一個樣本。服務質(zhì)量的等級分別表示為:A.好;B.較好;C.一般;D.差;E.較差。調(diào)查結(jié)果見表book1.1。要求:(1)制作一張頻數(shù)分布表;(2)繪制統(tǒng)計圖,反映評價等級的分布。 計數(shù)項:xtxt匯總A14B21C32D18E15(空白)總計1002. 某行業(yè)管理局所屬40個企業(yè)2002年的產(chǎn)品銷售收入數(shù)據(jù)(單位:萬元)見bo
8、ok1.2。要求:(1)根據(jù)銷售收入在125萬元以上為先進企業(yè),115125萬元為良好企業(yè),105115萬元為一般企業(yè),105萬元以下為落后企業(yè),按先進企業(yè)、良好企業(yè)、一般企業(yè)、落后企業(yè)進行分組,編制頻數(shù)分布表,并計算出累積頻數(shù)和累積頻率;累計頻數(shù)累計頻率-104922.50%105-114945.00%115-1241172.50%125+11100.00%(2) 繪制統(tǒng)計圖,反映分布情況。3. 北方某城市1月2月份各天氣溫的記錄數(shù)據(jù)見book1.3。(1)對上面的數(shù)據(jù)進行適當?shù)姆纸M。(2)繪制統(tǒng)計圖,說明該城市氣溫分布的特點.接收頻率累積 %-102640.00%-51563.08%015
9、86.15%5593.85%104100.00%其他0100.00%說明:該城市氣溫在逐步回暖,整體偏冷。多變量資料整理練習題下面是有關(guān)“北京地區(qū)大學生掌上閱讀狀況調(diào)查”的部分題目,(1)性別:1男 2女(2)學級:1 大專 2 大一 3大二 4大三 5大四 6研一 7研二 8 博士生(3)月生活費:1 600元以下 2 6001000元 3 10001500元 4 15002000元 5 2000元以上(4)手機類型:1 低端機 2 中端機 3高端機 4智能機 5 其他(5)運營商:1 中國移動 2 中國聯(lián)通 3中國電信 4中國網(wǎng)通被調(diào)查者對這5個題目的回答如數(shù)據(jù)表book1.8。1.分析不
10、同性別學生選擇手機類型的情況,要求結(jié)合交叉分析表和相應統(tǒng)計圖進行分析。2.分析不同學級的學生選擇手機類型的情況,要求結(jié)合交叉分析表和相應統(tǒng)計圖進行分析。3. 分析不同性別學生選擇運營商的情況,要求結(jié)合交叉分析表和相應統(tǒng)計圖進行分析。4.分析不同學級的學生選擇運營商的情況,要求結(jié)合交叉分析表和相應統(tǒng)計圖進行分析。求和項:手機類型q4手機類型q4性別q112345總計12266156240104942119221323615567總計331583694762510611由題可知,男生選擇智能機的比較多,而女生選擇高端機的比較多。求和項:手機類型q4手機類型q4學級12345總計1310344565
11、23165480153310521028852574640638852025314114681020966182160105718124869811總計331583694762510612專的孩子偏愛智能機大一孩子偏愛智能機大二孩子偏愛高端機大三孩子偏愛智能機大四孩子偏愛高端機研一孩子偏愛智能機研二孩子偏愛智能機博士生只有一人使用低端機求和項:運營商q5運營商q5性別q11234總計11356642052150766232總計285142644373男生偏愛中國移動 女生偏愛中國移動求和項:運營商q5運營商q5學級1234總計1161026235286337632311145432865483
12、43489635439720222811總計285142644374專到博都是選擇中國移動的人最多,其次是中國聯(lián)通,選擇電信和網(wǎng)通的用戶較少多元線性回歸練習題1. 一家電氣銷售公司的管理人員認為,每月的銷售額是廣告費用的函數(shù),并想通過廣告費用對月銷售額作出估計。近8個月的銷售額與廣告費用數(shù)據(jù)見book7.1表。(1)用電視廣告費用作自變量,月銷售額作因變量,建立估計的回歸方程。(2)用電視廣告費用和報紙廣告費用作自變量,月銷售額作因變量,建立估計的回歸方程。檢驗回歸方程的線性關(guān)系是否顯著(a =0.05);檢驗各回歸系數(shù)是否顯著(a =0.05) 。SUMMARY OUTPUT回歸統(tǒng)計Mult
13、iple R0.958663444R Square0.9190356Adjusted R Square0.88664984標準誤差0.642587303觀測值8方差分析dfSSMSFSignificance F回歸分析223.4354077911.717703928.377768390.001865242殘差52.0645922080.412918442總計725.5Coefficients標準誤差t StatP-valueLower 95%Upper 95%Intercept83.230091691.57386895252.882478944.57175E-0879.1843327587.2
14、7585063電視廣告費用 /萬元2.2901836210.3040645567.5318993130.0006532321.5085607973.071806445報紙廣告費用 /萬元1.3009890980.3207015974.0566966620.0097607980.4765993992.125378798SUMMARY OUTPUT回歸統(tǒng)計Multiple R0.807807408R Square0.652552809Adjusted R Square0.594644943標準誤差1.215175116觀測值8方差分析dfSSMSFSignificance F回歸分析116.640
15、0966216.6400966211.268811340.015288079殘差68.8599033821.476650564總計725.5Coefficients標準誤差t StatP-valueLower 95%Upper 95%Intercept88.637681161.58236713156.015876092.174E-0984.7657682892.50959404電視廣告費用 /萬元1.6038647340.477780793.3569050240.0152880790.4347772592.7729522091回歸方程為:y=1.60x+88.642回歸方程:y=2.29x1+
16、1.30x2+83.23F值0.001865小于0.05,回歸方程的線性關(guān)系顯著對于x1的系數(shù):p值0.00065小于0.05,顯著對于x2的系數(shù):p值0.009761小于0.05,顯著2. 一家房地產(chǎn)評估公司想對某城市的房地產(chǎn)銷售價格y1與地產(chǎn)的評估價值x1、房產(chǎn)的評估價值x2和使用面積x3建立一個模型,以便對銷售價格作出合理預測。為此,收集了20棟住宅的房地產(chǎn)評估數(shù)據(jù)見book7.2表。(1)寫出估計的多元回歸方程。(2)檢驗回歸方程的線性關(guān)系是否顯著(a =0.05)。(3)檢驗各回歸系數(shù)是否顯著(a =0.05) 。SUMMARY OUTPUT回歸統(tǒng)計Multiple R0.94736
17、2461R Square0.897495632Adjusted R Square0.878276063標準誤差791.6823283觀測值20方差分析dfSSMSFSignificance F回歸分析387803505.4629267835.1546.696969663.87913E-08殘差1610028174.54626760.909總計1997831680Coefficients標準誤差t StatP-valueLower 95%Intercept148.700454574.4213240.258870010.799036421-1069.0183470.8147381830.51198
18、85071.5913212360.13109905-0.2706289580.8209795420.2111765023.8876462720.0013073610.3733053580.1350410120.0658633122.0503222040.057088036-0.004582972回歸方程:y=0.81x1+0.82x2+0.135x3+148.7對于回歸方程:F值遠遠小于0.05,所以回歸方程式顯著對于x1:0.13大于0.05,不顯著對于x2:0.001小于0.05,顯著對于x3:0.057大于0.05,不顯著所以回歸方程為:y+=0.82x2+148.73. 某農(nóng)場通過試驗
19、取得早稻收獲量與春季降雨量和春季溫度的數(shù)據(jù)見book7.3表。(1)試確定早稻收獲量對春季降雨量和春季溫度的二元線性回歸方程。解釋回歸系數(shù)的實際意義。(2)檢驗回歸方程的線性關(guān)系是否顯著(a =0.05)。(3)檢驗各回歸系數(shù)是否顯著(a =0.05) 。SUMMARY OUTPUT回歸統(tǒng)計Multiple R0.995651103R Square0.991321119Adjusted R Square0.986981679標準誤差261.4310342觀測值7方差分析dfSSMSFSignificance F回歸分析231226615.2615613307.63228.44446237.53
20、23E-05殘差4273384.742568346.18563總計631500000Coefficients標準誤差t StatP-valueLower 95%上限 95.0%Intercept-0.590996232505.0042289-0.001170280.99912229-1402.7075161401.525523x122.386461299.6005435312.3317910310.080094808-4.26892079949.04184339x2 327.671712898.797924623.316584980.02947241353.36469864601.978727
21、回歸方程為:y=22.39x1+327.67x2-0.59對于回歸方程:F值遠遠小于0.05,所以回歸方程顯著對于回歸系數(shù)x1:0.08大于0.05,不顯著對于回歸系數(shù)x2:0.029小于0.05,顯著方差分析練習題1.從3個總體中各抽取容量不同的樣本數(shù)據(jù),得到的數(shù)據(jù)見book5.1表。檢驗3個總體的均值之間是否有顯著差異?(a =0.01)方差分析:單因素方差分析SUMMARY組觀測數(shù)求和平均方差列 1579015861.5列 2460015036.66666667列 33507169121方差分析差異源SSdfMSFP-valueF crit組間618.91666672309.458333
22、34.6573996660.0408772394.256494729組內(nèi)598966.44444444總計1216.916667114.65739966555184>4.256494729142560.040877238761821>0.01,不能拒絕原假設(shè)2. 某家電制造公司準備購進一批5#電池,現(xiàn)有A、B、C三個電池生產(chǎn)企業(yè)愿意供貨,為比較它們生產(chǎn)的電池質(zhì)量,從每個企業(yè)各隨機抽取5只電池,經(jīng)試驗得其壽命(小時)數(shù)據(jù)見book5.2表。試分析三個企業(yè)生產(chǎn)的電池的平均壽命之間有無顯著差異? (a =0.05)方差分析:單因素方差分析SUMMARY組觀測數(shù)求和平均方差列 151532
23、.5列 2522244.428.3列 351503010列 4521342.615.8方差分析差異源SSdfMSFP-valueF crit組間5475.631825.2128.98939932.02553E-113.238871522組內(nèi)226.41614.15總計570219128.989399293286>3.238871522361092.02552624576458E-11<0.05拒絕原假設(shè),有顯著差異3.將24家生產(chǎn)產(chǎn)品大致相同的企業(yè)按資金分為三類,每個公司的每100元銷售收入的生產(chǎn)成本(單位:元)如表book5.3,。這些數(shù)據(jù)能否說明三類公司的市場生產(chǎn)成本有差異?(
24、顯著性水平為0.05)方差分析:單因素方差分析SUMMARY組觀測數(shù)求和平均方差列 1856971.1258.410714286列 2859574.37518.83928571列 3864180.12521.55357143方差分析差異源SSdfMSFP-valueF crit組間332.33333332166.166666710.214416390.0007973053.466800112組內(nèi)341.6252116.26785714總計673.95833332310.214416392243>3.466800111594280.000797304599141931<0.05拒絕原
25、假設(shè)4.某商店采用四種不同的方式推銷商品。為檢驗不同方式推銷商品的效果是否有顯著差異,隨機抽取樣本得到表book5.4的數(shù)據(jù),請在0.05的顯著性水平下做出決策。方差分析:單因素方差分析SUMMARY組觀測數(shù)求和平均方差列 154158320列 2544989.823.7列 3537474.827.7列 453957929方差分析差異源SSdfMSFP-valueF crit組間610.953203.658.1135458170.0016442723.238871522組內(nèi)401.61625.1總計1012.55198.11354581673307>3.238871522361090.0
26、0164427236100831<0.05拒絕原假設(shè),不同方式推銷商品的效果差異顯著方式一的方差最小,應選方式一5. 五個地區(qū)每天發(fā)生交通事故的次數(shù)如表book5.5,由于是隨機抽樣,有一些地區(qū)的樣本容量較多(如南部和西部),而有些地區(qū)樣本容量較少(如東部)。試以0.01的顯著性水平檢驗各地區(qū)平均每天交通事故的次數(shù)是否相等?方差分析:單因素方差分析SUMMARY組觀測數(shù)求和平均方差列 145714.256.25列 256613.26.7列 356412.83.7列 46559.1666666676.966666667列 566711.166666674.566666667方差分析差異源S
27、SdfMSFP-valueF crit組間82.63717949420.659294873.6761349440.0202288044.368815174組內(nèi)118.0166667215.61984127總計200.6538462253.67613494399965<403688150.0202288037227386>0.01不能拒絕原假設(shè),沒有足夠證據(jù)證明驗各地區(qū)平均每天交通事故的次數(shù)相等分布特征分析第一部分1. 某百貨公司6月份各天的銷售額數(shù)據(jù)(單位:萬元) 見book2.1。(1)計算該百貨公司日銷售額的均值、中位數(shù)、眾數(shù);(2)計算日銷售額的標準差。 某百貨公司平均274
28、.1標準誤差3.86595812中位數(shù)272.5眾數(shù)#N/A標準差21.17472469方差448.3689655峰度-0.211917734偏度0.195086998區(qū)域86最小值236最大值322求和8223觀測數(shù)30最大(1)322最小(1)236置信度(95.0%)7.9067720222. 將某地區(qū)120家企業(yè)按利潤額進行分組,結(jié)果如表book2.2,計算120家企業(yè)利潤額的均值、標準差和離散系數(shù)。平均426.6666667標準誤差10.63352695中位數(shù)450眾數(shù)450標準差116.4844515方差13568.62745峰度-0.624699913偏度0.208442033區(qū)
29、域400最小值250最大值650求和51200觀測數(shù)120最大(1)650最小(1)250置信度(95.0%)21.05544515離散系數(shù)0.2730104333. 25個網(wǎng)絡(luò)用戶的年齡(單位:周歲)數(shù)據(jù)如表book2.3,計算網(wǎng)民年齡的眾數(shù)、中位數(shù)、均值和標準差。平均24標準誤差1.33041347中位數(shù)23眾數(shù)19標準差6.652067348方差44.25峰度0.772705131偏度1.080110357區(qū)域26最小值15最大值41求和600觀測數(shù)25最大(1)41最小(1)15置信度(95.0%)2.745838427第二部分1. 某地區(qū)糧食生產(chǎn)情況如表book2.4所示,計算該地區(qū)
30、糧食平均畝產(chǎn)量、畝產(chǎn)量的標準差。平均286標準誤差8.027100562中位數(shù)325眾數(shù)325標準差80.27100562方差6443.434343峰度-0.393495826偏度-0.128212443區(qū)域300最小值125最大值425求和28600觀測數(shù)100最大(1)425最小(1)125置信度(95.0%)15.92750862. 某公司下屬的三個企業(yè)計劃完成情況如表book2.5,計算該公司的平均計劃完成程度。實際產(chǎn)量/件計劃產(chǎn)值1.24503751.053153000.9536138011261055平均計劃完成程度1.0672985783. 某工業(yè)企業(yè)某車間工人加工零件情況如表b
31、ook2.6,要求確定該車間工人加工零件數(shù)的眾數(shù)、中位數(shù)、均值和標準差。 平均44.3標準誤差1.208179196中位數(shù)45眾數(shù)45標準差12.08179196方差145.969697峰度1.049323481偏度0.452252788區(qū)域60最小值15最大值75求和4430觀測數(shù)100最大(1)75最小(1)15置信度(95.0%)2.3972895794.兩個生產(chǎn)車間工人按某產(chǎn)品日產(chǎn)量(件)分組資料如表book2.7,分析兩個車間日產(chǎn)量的平均水平,并說明其代表性的優(yōu)劣。車間總產(chǎn)量340356車間日產(chǎn)量平均值8.511.86666667第二車間的產(chǎn)量平均值高,因此第二車間生產(chǎn)好于第一車間。
32、假設(shè)檢驗練習題1.經(jīng)驗表明,一個矩形的寬與長之比等于0.618的時候會給人們比較良好的感覺。某工藝品工廠生產(chǎn)的矩形工藝品框架的寬與長要求也按這一比例設(shè)計,假定其總體服從正態(tài)分布,現(xiàn)隨機抽取了20個框架測得比值數(shù)據(jù)見book4.1表。 在顯著性水平a=0.05時能否認為該廠生產(chǎn)的工藝品框架寬與長的平均比例為0.618? 列1平均0.6583標準誤差0.020855783中位數(shù)0.6215眾數(shù)0.606標準差0.093269897方差0.008699274峰度3.362449574偏度1.777452646區(qū)域0.38最小值0.553最大值0.933求和13.166觀測數(shù)20最大(1)0.933最
33、小(1)0.553置信度(95.0%)0.043651655H0:u=0.618,H1:u0.6180.04030.0208557831.9323177662.0930240542.09302404985486>1.932317766不能拒絕原假設(shè)2.為比較新舊兩種肥料對產(chǎn)量的影響,以便決定是否采用新肥料。研究者在面積相等、土壤等條件相同的20塊田地,分別施用新舊兩種肥料,得到新肥料所生產(chǎn)的產(chǎn)量數(shù)據(jù)見book4.2。通過計算得出對應舊肥料所生產(chǎn)的平均產(chǎn)量為100公斤,檢驗新肥料的產(chǎn)量是否顯著高于舊肥料。(顯著性水平a=0.05)平均100.7標準誤差1.098084457中位數(shù)101眾數(shù)
34、98標準差4.91078298方差24.11578947峰度1.126259505偏度-0.610870917區(qū)域21最小值88最大值109求和2014觀測數(shù)20最大(1)109最小(1)88置信度(95.0%)2.298317176H0:u100,H1>1000.71.0980844571.7291328121.729133>0.637474不能拒絕原假設(shè)3.某種電子元件的壽命服從正態(tài)分布,現(xiàn)測得16只元件的壽命見book4.3,問是否有理由認為元件的平均壽命顯著地低于240小時?(顯著性水平為0.05)平均235.4736842標準誤差21.02273462中位數(shù)222眾數(shù)#N
35、/A標準差91.63597572方差8397.152047峰度1.974300177偏度1.300917624區(qū)域384最小值101最大值485求和4474觀測數(shù)19最大(1)485最小(1)101置信度(95.0%)44.16712644H0:u240,H1:u<2404.52631578921.022734620.2153057571.7340636070.215305756905094<1.734064不能拒絕原假設(shè)4. 從某大學經(jīng)濟系國際貿(mào)易專業(yè)2008級學生的統(tǒng)計學考試成績見book4.4,在顯著性水平0.05下能否認為該班統(tǒng)計學成績顯著地高于75分。平均76.22807
36、018標準誤差1.435107941中位數(shù)78眾數(shù)81標準差10.83482735方差117.3934837峰度-0.071588364偏度-0.515379994區(qū)域50最小值46最大值96求和4345觀測數(shù)57最大(1)96最小(1)46置信度(95.0%)2.874866642H0:u75,H1:u>75159.0068200281.665404655Z<Za不能拒絕原假設(shè)時間序列分析練習題1. 1981年2000年我國財政用于文教、科技、衛(wèi)生事業(yè)費支出額數(shù)據(jù)見book8.1表。(1)用繪制時間序列圖描述其趨勢。(2)選擇一條適合的趨勢線擬合數(shù)據(jù),并根據(jù)趨勢線預測2001年的
37、支出額。 (3)用5期移動平均法預測2001年用于該項的支出額.年份與費用支出額呈正相關(guān)234.35276.06317.22369.73427.76104.1116523487.88113.2792545553.49124.2932618631.54138.5540035725.87165.0585911870.84239.32415071040.79300.44500331240.04358.59478711462.17402.92555521701.49438.87924211927.47453.45732782181.43480.61159342001年的預測值為2181.43SUMMA
38、RY OUTPUT回歸統(tǒng)計Multiple R0.942823394R Square0.888915952Adjusted R Square0.882744616標準誤差276.2009589觀測值20方差分析dfSSMSFSignificance F回歸分析110988334.4710988334.47144.03946715.03539E-10殘差181373165.45576286.96972總計1912361499.92Coefficients標準誤差t StatP-valueLower 95%Upper 95%Intercept-363.6092632128.3040336-2.83
39、39659550.011004682-633.1660348-94.0524915年份t128.544977410.7106137912.001644355.03539E-10106.0428129151.047142回歸方程:y=128.54t-363.61當t=21時,y=2335.732. 1981年2000年我國油菜籽單位面積產(chǎn)量數(shù)據(jù)(單位:kg/hm)見book8.2表。(1)根據(jù)繪制時間序列圖描述其形態(tài)。(2)用5期移動平均法預測2001年的單位面積產(chǎn)量。(3)建立一個趨勢方程預測各年的單位面積產(chǎn)量年份增長,單位面積產(chǎn)量基本保持持平1293.61243.412211191.4116
40、489.33698003116796.11713687117096.264178181174.2106.0369747123280.957075051272.275.59851851303.480.75325381333.879.602361771373.479.2815237136682.867122551400.687.689132741421.284.063071562001年估計值時1421.2SUMMARY OUTPUT回歸統(tǒng)計Multiple R0.45173525R Square0.204064736Adjusted R Square0.15984611標準誤差119.2106022觀測值20方差分析dfSSMSFSignificance F回歸分析165583.1819565583.181954.6149045230.045555718殘差18255801.01814211.16767總計19321384.2Coefficients標準誤差t StatP-valueLower 95%Upper 95%Intercept1192.0
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